論文の概要: Industrial Application of 6D Pose Estimation for Robotic Manipulation in Automotive Internal Logistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14265v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 13:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 20:16:36.493774
• Title: Industrial Application of 6D Pose Estimation for Robotic Manipulation in Automotive Internal Logistics
• Title（参考訳）: 自動車内部ロジスティックスにおけるロボットマニピュレーションのための6次元空間推定の産業応用
• Authors: Philipp Quentin, Dino Knoll, Daniel Goehring,
• Abstract要約: 自動車産業の内部ロジスティクスにおけるタスクを扱う部品の多くは自動化されていないが、まだ人間によって行われている。 これらのプロセスを競合的に自動化するための重要なコンポーネントは、多数の異なる部分を扱うことができる6Dポーズ推定である。 経済的にスケーラブルな実データ生成から合成データ生成に至るまで,最先端のコンポーネントを用いた代表的6Dポーズ推定パイプラインを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the advances in robotics a large proportion of the of parts handling tasks in the automotive industry's internal logistics are not automated but still performed by humans. A key component to competitively automate these processes is a 6D pose estimation that can handle a large number of different parts, is adaptable to new parts with little manual effort, and is sufficiently accurate and robust with respect to industry requirements. In this context, the question arises as to the current status quo with respect to these measures. To address this we built a representative 6D pose estimation pipeline with state-of-the-art components from economically scalable real to synthetic data generation to pose estimators and evaluated it on automotive parts with regards to a realistic sequencing process. We found that using the data generation approaches, the performance of the trained 6D pose estimators are promising, but do not meet industry requirements. We reveal that the reason for this is the inability of the estimators to provide reliable uncertainties for their poses, rather than the ability of to provide sufficiently accurate poses. In this context we further analyzed how RGB- and RGB-D-based approaches compare against this background and show that they are differently vulnerable to the domain gap induced by synthetic data.
• Abstract（参考訳）: ロボティクスの進歩にもかかわらず、自動車産業の内部ロジスティクスにおけるタスクを扱う部品の大部分は自動化されていないが、人間によって実行されている。 これらのプロセスを競合的に自動化するための重要なコンポーネントは、6Dのポーズ推定で、多数の異なる部分を処理でき、手作業の少ない新しい部分に適応でき、業界の要求に対して十分に正確で堅牢である。 この文脈では、これらの尺度に関して現在の状態クオについて疑問が生じる。 そこで我々は,経済的にスケーラブルな実データ生成から合成データ生成に至るまで,最先端のコンポーネントを用いた代表的6Dポーズ推定パイプラインを構築し,リアルなシークエンシングプロセスに関して自動車部品で評価した。 データ生成手法を用いることで、トレーニング済みの6Dポーズ推定器のパフォーマンスが期待できるが、業界要件を満たしていないことがわかった。 十分な正確なポーズを与える能力ではなく、ポーズに対する確実な不確実性を推定者が提供できない理由を明らかにした。 この文脈では、RGBおよびRGB-Dベースのアプローチが、この背景に対してどのように比較されるかをさらに分析し、合成データによって引き起こされるドメインギャップに対して異なる脆弱性を示す。

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